使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集
前言: 最近在学习tf2 数据加载感觉蛮方便的 这里记录下使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 进行加载数据集. 使用tf2做mnist（kaggle）的代码 思路 Step0: 准备要加载的numpy数据 Step1: 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 函数进行加载 Step2: 使用 shuffle() 打乱数据 Step3: 使用 map() 函数进行预处理 Step4: 使用 batch() 函数设置 batch size 值 Step5:...
2020年04月30日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,094 views 次 阅读全文

Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）

Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）
看此文章时建议配合【Tensorflow中数据集的使用方法（tf.data.Dataset）】一同观看。 使用Dataset管理数据集需要首先定义数据来源，我们可以使用numpy或者tensor定义的数据作为数据来源来定义Dataset，假设我们有如下numpy定义的代码。 1、引入必要的包 import numpy as np import tensorflow as tf 2、使用numpy构造数据集 seed = 1000 # 定义随机数产生的方式 data_si...
2020年04月30日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 1,824 views 次 阅读全文

股票预测标签问题总结

股票预测标签问题总结
总结目前进行股票预测问题的代码可以发现，针对股票预测一共有两种类型的预测方法（或者说两种不同的预测问题去采用LSTM进行解决）。 一种就是采用开盘价、成交量等相关特征去预测收盘价（也叫多变量时间序列预测），数据和预测结果如图所示： 这是我从网上随意找的数据类型，也是我最初开始学习LSTM股票预测最先接触的方法和数据类型。利用高维度特征进行股票预测当然具有...
2020年04月27日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 1,888 views 次 阅读全文

归一化 z-score标准化

归一化 z-score标准化
Min-max标准化公式为：新数据=（原始数据-最小值）/（最大值-最小值） Z-score标准化公式为：新数据=（原始数据-均值）/ 标准差 z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ = 0 ，σ = 1 标准差公式： image z-score标准化转换公式： image 归一化 归一化：把数变为（0，1）之间的小数 归一化公式： image 这...
2020年04月27日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 1,860 views 次 阅读全文

Tensorflow:基于LSTM的股票预测模型对股票的收盘价进行预测(Keras实现)

Tensorflow:基于LSTM的股票预测模型对股票的收盘价进行预测(Keras实现)
LSTM全称长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory），是对RNN的变种。 长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决反向传播过程中存在梯度消失和梯度爆炸现象，通过引入门（gate）机制，解决了RNN模型不具备的长记忆性问题 传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于...
2020年04月27日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 3 阅读 4,043 views 次 阅读全文

修改已经创建的docker容器的端口映射

修改已经创建的docker容器的端口映射
0） docker container list –all 结果中的CONTAINER ID列为容器id 1） docker inspect <容器id> | grep Id 查看容器hash，<容器id>由步骤0）获得 2） docker stop <容器id> 停止运行中的容器 3） vim /var/lib/docker/containers/[容器hash]/hostconfig.json 编辑容器配置文件，<容器hash>由步骤1）获得 修改PortBindings参数配置，宿主机8001端口...
2020年04月17日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 1 阅读 1,801 views 次 阅读全文

矩阵与矩阵的乘积 、矩阵与向量的乘积

矩阵与矩阵的乘积 、矩阵与向量的乘积
矩阵与矩阵的乘积 矩阵乘法   矩阵与向量的乘积 先上运算，再解读： 一个矩阵乘以一个列向量相当于矩阵的列向量的线性组合。 一个行向量乘以矩阵，相当于矩阵的行向量的线性组合。 方程组： 在二维平面中，相当于找两条直线的交点。 写成如下形式： 把方程组看成是Ax=b，相当于是寻找矩阵A的列向量的某个线性组合，使得等于b。可以引申出来：二维平面的任意两个向...
2020年04月16日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,285 views 次 阅读全文

CSDN 文字内容页 广告完全过滤净化油猴脚本

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2020年04月16日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 1,933 views 次 阅读全文

TensorFlow核心教程 时间序列预测 Time series forecasting 模型time_series.ipynb说明

TensorFlow核心教程 时间序列预测 Time series forecasting 模型time_series.ipynb说明
Time series forecasting 本教程是使用递归神经网络（RNN）进行时间序列预测的简介。这包括两个部分：首先，您将预测单变量时间序列，然后将预测多变量时间序列。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import tensorflow as tf   import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd   mpl.rcParams['figure.fi...
2020年04月15日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 1 阅读 2,815 views 次 阅读全文

tf.keras.layers.LSTM 中文说明

tf.keras.layers.LSTM 中文说明
类 LSTM 长短期记忆层-Hochreiter 1997。 继承自： LSTM 别名： 类 tf.compat.v2.keras.layers.LSTM 在指南中使用： 用Keras遮罩和填充 带有Keras的递归神经网络（RNN） TensorFlow中的Keras功能API 在教程中使用： 载入文字 使用RNN进行文本分类 时间序列预测 基于可用的运行时硬件和约束，该层将选择不同的实现（基于cuDNN或纯TensorFlow）以最大化性能。如果有GPU...
2020年04月15日 汪洋大海 暂无评论 喜欢 0 阅读 2,806 views 次 阅读全文